Chainfeeds 导读：
下一代 AI 基础设施，就是 Agent Harness。
文章来源：
https://foresightnews.pro/article/detail/96969
文章作者：
Foresight Ventures
观点：
Foresight Ventures：第一类机会在 discovery 和 protocol 层。Agent 需要找到外部系统，理解它们能做什么，并以标准方式调用。MCP server、tool registry、skill marketplace、structured documentation、machine-readable API，都会成为新的分发入口。这里的机会很大，但也容易被高估。单纯做目录或协议，本身不一定能沉淀长期价值。真正有价值的是协议之上的 usage、workflow 和数据。第二类机会在 context 和 skill 层。通用模型知道很多，但真实工作依赖大量组织和行业上下文。法律、金融、医疗、安全、芯片设计、审计、供应链，每个行业都有自己的流程、术语、模板、合规要求和例外情况。谁能把这些经验结构化成 agent 可用的 context 和 skills，谁就可能在垂直领域形成壁垒。第三类机会在 runtime 和 orchestration 层。Agent 要完成长任务，需要状态管理、失败恢复、成本控制、沙盒环境和多 agent 协同。这一层需求确定，但竞争会很激烈。模型公司、云厂商和开源框架都会进入。我们更关注那些抓住具体高价值场景的团队，而不是泛泛做一个 workflow builder 的公司。第四类机会在 evaluation、observability 和 trace。我们认为这是被低估的一层。很多 agent 项目失败，并不是模型完全不能做，而是企业不知道它为什么做、做到了哪一步、哪里出错、成本花在哪里、结果是否可信。Trace 和 eval 短期看像开发者工具，长期看可能是 agent 时代的数据基础设施。只有 trace，没有 eval，只是日志；trace 和 eval 结合起来，才可能变成训练和判断系统。第五类，也是我们最看好的，是 vertical harness。它不是做一个垂直 agent app，而是在一个高价值领域里，把 context、tools、workflow、permission、guardrails、evaluation、trace 和 feedback loop 串起来。法律、医疗、金融、交易、安全、芯片设计这类领域尤其适合，因为它们任务价值高、错误成本高、流程深、结果可评估，而且数据闭环非常有价值。
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